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"""剑指 Offer II 062. 实现前缀树
Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。
请你实现 Trie 类：
Trie() 初始化前缀树对象。
void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。

示例：
输入
inputs = ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
inputs = [[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
输出
[null, null, true, false, true, null, true]
解释
Trie trie = new Trie();
trie.insert("apple");
trie.search("apple");   // 返回 True
trie.search("app");     // 返回 False
trie.startsWith("app"); // 返回 True
trie.insert("app");
trie.search("app");     // 返回 True

提示：
1 <= word.length, prefix.length <= 2000
word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 10^4 次"""


class TrieNode():
    """参数默认值继续踩坑，默认值为可变对象的话，一旦传参，程序活动期间其他调用的时候都保留这个实参运算"""
    def __init__(self, alpha, children=None, may_end=False) -> None:
        self.alpha = alpha
        if children:
            self.children = children
        else:
            self.children = dict()
        self.may_end = may_end


class Trie:
    """此题有两个重点：
    1.知道前缀树是怎么回事
    2.怎么设计前缀树的节点
        考虑到子节点快速查找，随机添加的要求，我就用到了哈希字典；
        提交成功后，看评论用长度为26数组来维护，感叹细节。因为全为小写英文字母，子节点最多只能为26个，用数组来得更快，某个字母不存在就把位置空着，相对哈希字典的装载因子空闲槽位还要更省空间
        直接用26位的数组相当于明确边界条件的情况下，hash := ord(a)-97 是个更优良的哈希函数"""
    def __init__(self):
        """
        Initialize your data structure here.
        """
        self.trie = TrieNode(alpha='/')

    def insert(self, word: str) -> None:
        """
        Inserts a word into the trie.
        """
        node = self.trie
        for a in word:
            if a not in node.children.keys():
                node.children[a] = TrieNode(alpha=a)
            node = node.children.get(a)
        node.may_end = True


    def search(self, word: str) -> bool:
        """
        Returns if the word is in the trie.
        """
        iscontain = True
        node = self.trie
        for a in word:
            node = node.children.get(a)
            if node:
                continue
            else:
                iscontain = False
                break
        if iscontain and (not node.may_end):
            iscontain = False
        return iscontain


    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
        """
        Returns if there is any word in the trie that starts with the given prefix.
        """
        isprefix = True
        node = self.trie
        for a in prefix:
            node = node.children.get(a)
            if node:
                continue
            else:
                isprefix = False
                break
        return isprefix


if __name__ == '__main__':
    trie = Trie()
    # print(trie.insert("apple"))
    # print(trie.search("apple"))
    # print(trie.search("app"))
    print(trie.startsWith("a"))
    # print(trie.insert("app"))
    # print(trie.search("app"))
    # print(trie.startsWith("app"))["Trie","startsWith"]
